안녕하세요. 저는 케빈 개프니입니다. JMP Live 활용 사례 연구와 저희 조직이 JMP Live를 통해 얻은 가치를 여러분께 소개하게 되어 영광입니다. JMP Live를 활용한 통계적 공정 관리(SPC) 구축 사례 연구부터 시작하여, 그 과정에서 얻은 추가적인 가치에 대해 이야기해 보겠습니다. 슈하트의 최초 발표 이후 100년이 지난 지금, 우리는 관리도를 어떻게 활용하고 있을까요?
이 프로젝트의 제조 엔지니어링 팀이었던 Medtronic의 공동 저자 Ari Gomez와 Brian Moritz에게 감사의 말씀을 전합니다. 그리고 개발자 Wendy Tseng과 파일럿 프로젝트에서 중요한 역할을 해주신 JMP 관리자 Alex Lippincott에게도 감사드립니다.
저는 거의 25년 동안 JMP를 사용해 왔습니다. 모토로라에서 경력을 시작했는데, 그때 JMP 2를 처음 접했던 것 같습니다. 경력 전반에 걸쳐 프로세스 개발 엔지니어, 설계 엔지니어, 그리고 현재는 운영 지원 부서에서 다양한 역할을 맡아 왔습니다. 프로세스 개발의 양면을 경험했고, 개발 단계에서 통계를 어떻게 활용하고, 그 통계가 운영에 어떻게 적용되는지 직접 경험했습니다.
저는 운영 부문의 엔지니어들이 JMP Live와 같은 도구를 사용하여 자신들에게 이전된 훌륭한 개발 작업을 실제로 활용하는 방법과 조직에 더 많은 가치를 실제로 제어할 수 있는 방법을 실제로 이해하도록 돕는 데 열정적입니다. 이는 예시에서 설명하겠습니다.
이번 강연에서는 먼저 JMP Live의 관리도 데모를 들으실 수 있습니다. 프레젠테이션 이름에서 알 수 있듯이, 저희는 가치 흐름의 일상 업무에 SPC를 더 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 모색하는 여정을 시작했습니다. 그 결과, JMP Live의 새로운 기능이 단순한 관리도 그 이상의 가치를 제공한다는 것을 알게 되었습니다. 그 방법을 자세히 설명해 드리겠습니다.
마무리할 때쯤에는 프로세스 모니터링이라는 엔지니어링 요구 사항 그 이상의 추가적인 가치가 있다는 것을 보여드리고 싶습니다. 엔지니어링 결과 도출 속도를 높이고, 소프트웨어 확산을 방지하며, 가치 흐름 전반에서 인프라 부담을 최소화하는 것입니다. 이러한 모든 가치 제안은 제조 엔지니어링 팀이 핵심 역량을 발휘할 수 있으며, 대규모 지원팀 없이도 데이터에서 진정한 가치를 창출할 수 있다고 생각합니다.
앞서 말씀드렸듯이, 이 관리도는 100년 전부터 존재해 왔습니다. 여기 슈하트가 제시한 최초의 관리도 예시가 있는데, 이는 윌리엄 우달이 작년 JMP 백서에서 제시한 것입니다. 그래프에서 핵심은 시계열 데이터임을 알 수 있습니다.
같은 내용의 조금 더 이후 버전에서, 슈하트는 데이터를 집계된 단순 히스토그램으로 보는 방식에서 시간 순서대로 하위 그룹 행동을 이해하는 방식으로 전환함으로써 프로세스를 더 잘 이해할 수 있음을 보여줍니다. 통계적으로 발생 가능성이 낮은 추세에 대해 통계적 한계를 적용하면 실제로 사전 조치를 취하고 프로세스를 더 높은 가치로 유지할 수 있습니다.
오늘날, 이 최초의 공식화 이후 100년이 지난 지금, 일반적인 SPC 플랫폼에 더 많은 통계적 규칙이 추가되었습니다. JMP에는 평균에서 ±3 시그마를 기반으로 하는 원래의 슈하트(Shewhart) 관리 외에도 활성화하여 확인할 수 있는 14개의 통계 기반 규칙이 있습니다. 하지만 오늘날에는 관리도와 함께, 공정의 통계적 관리에서 이러한 위반 사항이 발견될 경우 전체 제조 팀이 취할 수 있는 엄격한 조치를 제공하는 관리 불능 조치 계획도 함께 제공되기를 기대합니다.
이를 바탕으로 도널드 휠러가 제시한 프로세스 건강(Process Health)이라는 공식이 탄생했습니다. 프로세스 건강은 SPC 관리도뿐만 아니라 프로세스 역량까지 결합하여 제조 라인을 이해하는 것입니다. 프로세스 상태를 '통제 가능 여부', '가능성 여부', '가능성 여부' 등 네 가지 측면에서 이해하면 프로세스에 대한 네 가지 위험 범주가 존재합니다.
이상적인 상태란 CPK 또는 PPK 지표에 따라 고객의 사양에 맞춰 제품을 고객에게 공급하고, 라인에 공통적인 원인으로 인한 노이즈만 존재하며, 데이터에 특별한 원인이나 통계적으로 발생 가능성이 낮은 추세가 없는 상태를 의미합니다. 이를 모니터링 상태라고 부릅니다.
두 가지 모두에 '아니요'라고 답하면 고객의 요구를 충족할 수 없고, 데이터에 여러 가지 특수한 원인이 있다면, 결국 혼돈 상태에 빠지게 됩니다. 두 가지 상태 모두 명백하고, 우리는 혼돈 상태에 빠지는 것을 좋아하지 않지만, 일단 그런 상황에 처하면 우리는 그 사실을 압니다.
다른 대각선은 두 가지 더 불안정한 상태를 보여줍니다. 첫 번째는 유능한 프로세스를 제공하지 못하고, 고객의 요구 사항을 항상 충족하지는 못하지만 안정적인 상태를 유지하는 경우입니다. 이 경우, 기업은 적어도 예측 가능한 계획을 세울 수 있으며, 고객에게 필요한 최소한의 자재를 지속적으로 제공하기 위해 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다.
하지만 제조 엔지니어인 저에게 가장 두려운 상황은 바로 혼돈 직전입니다. PPK나 CPK 수치가 적절하고 모든 게 잘 진행되고 있다고 생각하지만, 제대로 통제할 수 없는 상황입니다. 언제든 특수한 사유로 인해 라인이 멈춰 버릴 수 있습니다. 정말 힘든 상황입니다.
JMP Live 스토리를 보여주면서 우리가 이야기하려는 것은 JMP Live의 가치 관점을 SPC(이 공식의 한 축일 뿐임)를 넘어 확장하는 것의 일부로, 두 관점에 대한 답을 찾기 위해 분석 도구나 데이터 세트를 벗어나지 않고도 다른 축인 프로세스 역량을 동시에 살펴볼 수 있다는 것입니다.
추가 가치는 어디에서 나올까요? 저처럼 대규모 제조 기업에서 일한다면, 전체 엔지니어링 워크플로는 일반적으로 여러 부서가 협업하는 팀에 의해 지원됩니다. 하지만 이러한 팀들은 대개 사일로(silo)를 가지고 있으며, 이러한 사일로는 비효율성과 비용을 초래합니다.
모든 엔지니어에게 완벽한 공식은 아니지만, 대부분의 엔지니어는 워크플로를 약 10단계로 나눌 수 있을 것입니다. 여기서 모든 단계를 다루지는 않겠습니다. 주로 제조 측면에 더 가까운 오른쪽에 초점을 맞출 것입니다. JMP 또는 JMP Pro와 JMP Live를 함께 사용하여 제조 엔지니어가 여러 기능 간 프로그램 관리에 얽매이지 않고 워크플로의 여러 부분을 실제로 관리할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다. 엔지니어는 대부분의 작업을 직접 실행하고 회사에 추가적인 가치를 창출할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
이제 실제 JMP Live 포털로 전환하겠습니다. 파일럿 연구를 보실 수 있습니다. 여기 보이는 것이 JMP Live 포털입니다. JMP Live는 온프레미스 데이터베이스이므로 귀사가 데이터베이스와 관리를 소유하게 됩니다. JMP Live는 온프레미스 데이터베이스 위에 구축된 소프트웨어 애플리케이션입니다. 다시 한번 말씀드리지만, 제조 엔지니어인 저에게는 매우 기쁜 소식입니다. 외부에서 소유한 클라우드 기반 도구보다 도구 관리 권한을 제 가치 흐름에 더 가깝게 제공할 수 있기 때문입니다. 매우 익숙한 방식입니다. 상단에 있는 것은 엔지니어가 받는 웹 주소일 뿐이며, 엔지니어는 회사 내 JMP Live 생태계 내에서 접근 가능한 모든 분석을 볼 수 있습니다.
여기서 또 한 가지 지적하고 싶은 점은 제가 이 내용을 확인하기 위해 JMP Desktop을 사용하고 있지 않다는 것입니다. 제조 엔지니어인 저는 JMP 사용자가 아닐 수도 있습니다. 물론, 제가 라인에서 작업하는 기술자나 운영자라면 JMP Live가 전혀 필요하지 않을 것입니다. 죄송하지만, JMP Desktop이 필요하지 않을 것입니다. 그리고 만약 이 내용을 경영진 검토나 더 넓은 글로벌 팀의 일부로 만들고 싶다면, 해당 팀원들도 JMP 사용자가 아니어도 됩니다. 이 내용은 조직 내 누구나 접근할 수 있는 웹 포털을 통해 게시됩니다.
이제 제조 엔지니어로서 제가 이 기능을 어떻게 활용하는지에 대한 관점을 말씀드리겠습니다. 이 프로젝트의 개발 엔지니어인 웬디나 관리자인 알렉스의 관점에서 말씀드릴 때는 이 점을 강조하겠습니다. 제조 엔지니어로서 하루를 시작할 때, 이상적으로는 이 웹 포털에 접속하는 것으로 시작할 것입니다. 집을 나서지 않고도 제 가치 흐름이 어떻게 돌아가는지 직접 확인할 수 있을 것입니다. 웹사이트에 접속해서 관심 있는 가치 흐름을 확인해 볼 수도 있을 것입니다.
그렇게 하려면, 제 조직에서 활용할 수 있는 분석 자료가 많을 수 있지만, 제 특정 가치 흐름이 여기에 제시될 것입니다. 이를 '발견 가치 흐름'이라고 부르지만, 드릴다운 폴더 구조로 구성되어 있습니다. 제가 여기로 오면 분석을 자세히 살펴보기도 전에 분석 내에 경고처럼 보이는 것이 보일 것입니다. 벌써부터 흥미롭고, 제가 하루 중 가장 먼저 해야 할 일의 긴급성에 가치를 부여하는 것 같습니다.
개발 엔지니어, 이 경우에는 웬디와 함께 제작하는 보고서를 자세히 살펴보겠습니다. 웬디와 제가 협업해서 매일 제가 관심 있는 보고서가 네 개나 있습니다. 지금 보시는 것처럼 경고 표시가 있는데, 지금은 분석 결과가 몇 개밖에 없어서 이 관리도 하나에 경고가 있다는 것을 금방 알 수 있습니다. 한 창에 분석 결과가 아주 많았다면, 아마 여기서부터 시작해서 모든 분석을 볼 수 있었을 겁니다.
아주 간단한 예시입니다. 이 그래프를 먼저 자세히 살펴보겠습니다. 제 관리도일 뿐만 아니라, 빠르게 파악해야 할 신호도 표시하고 있기 때문입니다. SPC 차트를 자세히 살펴보니 몇 가지 정보가 보입니다. 가장 먼저 보이는 것은 관리도에서 볼 수 있는 추가 정보를 표시하는 범례입니다. 원시 데이터 외에도, 미결 신호, 조사 중인 신호, 또는 마감된 신호에 대한 지표가 있습니다. 이 차트에는 표시되지 않으므로, 경고를 클릭해서 "하루 중 첫 시간을 어디에 써야 할지 찾아 헤맬 필요 없이 해당 경고를 빠르게 자세히 보고 싶다"라고 말할 수 있습니다.
해당 경고를 클릭하면 경고에 대한 자세한 정보를 제공하는 패널이 열립니다. 오른쪽에 "전류"라는 프로세스 입력에 대한 관리도가 있는데, 이 패널을 보면 경고의 첫 징후는 "시간"이라는 입력에 있다는 것을 알 수 있습니다.
분석가가 제게 해 준 것은 제가 관심 있는 여섯 가지 프로세스 입력값을 매우 영리하고 친절하게 탭 형식으로 정리해준 것이었습니다. 이제 필요한 모든 정보를 보기 위해 멋진 포털 사이트를 떠날 필요가 없습니다. 시간 입력 관리도를 클릭하면 실제로 여러 개의 미처리 신호가 있고, 이는 관리 상한선인 슈하트 관리도 위반과 관련이 있음을 알 수 있습니다.
제조 엔지니어인 저에게는 흥미롭고 중요한 내용이지만, 앞으로 보여드릴 내용은 조직의 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다. 100년 전에는 SPC가 단순히 시간 순서에 따른 데이터와 플러스 마이너스 3시그마만으로 가치를 창출했다고 말씀드렸습니다. 또한 이제 저희 조직은 엄격하고 통제 불가능한 실행 계획을 기대한다고 말씀드렸습니다. JMP Live를 사용하면 데이터 분석이나 보고 도구를 벗어나 다른 시스템으로 이동하지 않고도 그러한 기대에 부응할 수 있습니다.
여기 이 패널로 바로 들어가서 실제 개별 신호를 클릭할 수 있습니다. 이제 업데이트된 기간이나 교대에 대한 관리 차트의 첫 번째 위반을 강조 표시하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 바로 들어가서 이것이 데이터베이스의 116번째 행임을 알 수 있습니다. 실제 값은 3.21이었습니다. 이것이 위반의 원인입니다. JMP에서 실제로 15개의 위반이 있다는 것에 대해 이야기했습니다. 여기에는 위반에 대한 다른 이유가 있을 수 있습니다. 이제 바로 여기로 가서 조사 중인지 또는 관찰을 닫았는지 여부를 표시할 수 있습니다. 다른 사람에게 작업을 할당할 수 있습니다. 실제로 여기에 메모를 남길 수 있으며 이 특정 신호가 본 내역을 볼 수 있습니다.
정말 중요합니다. JMP Desktop이 필요 없는 누구나 볼 수 있는 웹 기반 도구라는 점을 기억한다면, 이제 단 하나의 도구로 전체 조직이 가치 흐름 통계적 공정 관리(SPC)에 참여할 수 있습니다. SPC를 대중에게 제공한 이유는 이제 JMP 전문가, 통계 전문가, 또는 제조 엔지니어가 아니어도 됩니다. A, 즉 제가 책임 엔지니어로서 조직을 더욱 안정적인 상태로 만들기 위해 몇 분 안에 신속하게 분석할 수 있기 때문에 가치를 창출하고 있습니다. 이제 나머지 지원팀도 여러 도구를 사용할 필요 없이 동일한 포털에서 저와 함께 참여할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 확산과 인프라가 줄어들고 있습니다.
SPC나 프로세스 안정성을 넘어, 저희 라인의 진정한 프로세스 상태가 무엇인지 파악하고 싶다고 말씀드렸습니다. 이 프로세스 제어 창으로 돌아가서 JMP가 제공하는 다양한 플랫폼과 도구를 활용하고, 이를 조합하여 원하는 시각화를 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 제가 경영진에게 가장 먼저 묻게 될 질문은 "공정에 불안정성이 있는데, 시간이 지나면서 그 문제가 확인되었습니다. 그렇다면 귀사의 역량은 어느 정도입니까?"일 것입니다.
동일한 보고서에 프로세스 역량에 대한 간략한 요약을 포함시켜 해당 질문에 대한 답변을 미리 파악하고, 프로세스의 적합성이나 폐기율에 큰 위험이 있는지 파악할 수 있습니다. 이는 모두 프로세스 입력입니다. 프로세스 입력에 불안정성이 있다는 징후에서 시작하여, 해당 입력의 역량이 무엇인지 이해하는 단계로 넘어갈 수 있습니다. 하지만 그보다 더 중요한 것은 이러한 변화에 대한 제품 수준의 영향이 무엇인지입니다.
일반적으로 이러한 문제는 역량 차트를 통해 해결합니다. 실제 제품 생산량에 대한 히스토그램이 있고, 과거 분포나 과거 역량을 알고 있는 상황이 있을 수 있습니다. 앞서 말씀드렸듯이, 일반적인 프로세스 역량 요약을 살펴보면, 예를 들어 한때 정규 분포였던 것이 이제는 이중 분포로, 어쩌면 한쪽 끝이나 다른 쪽 끝으로 기울어지는 형태로 바뀌었는지 파악할 수 있습니다.
이 경우, 저는 아직도 여러 도구를 오가며 보고 있습니다. 여러 보고서를 확인해야 했죠. JMP Live를 계속 사용하고 있어서 좋긴 하지만, 프로세스 상태를 파악하기 위해 여러 번 클릭했습니다. 더 나은 방법이 있을까요? 이제 JMP Live가 SPC를 넘어 더 많은 가치를 제공한다는 것을 알게 되었습니다.
데이터 분석가와 함께 "이 모든 정보를 한 번에 보고 싶습니다. 여러 개의 보고서를 왔다 갔다 하고 싶지는 않습니다."라고 말했죠. 웬디는 제가 원하는 모든 분석 자료를 조합해서 제공해 주었습니다. 이제 손쉽게 확인할 수 있습니다. JMP는 소프트웨어 플랫폼으로 프로세스 상태를 제공합니다. 프로세스 상태와 네 가지 상태를 파악하기 위해 특별한 코드를 작성하거나 스크립트를 작성할 필요도 없습니다. JMP에 내장되어 있으니까요. 분석가가 제공한 것은 4분면에서 설명한 것처럼 프로세스 역량과 안정성을 파악할 수 있는 방법입니다.
지금 우리가 살펴보는 것은 제 프로세스 출력, 즉 두께와 거칠기입니다. 궁극적으로 비즈니스에서 가장 중요하게 여기는 것은 고객의 기대를 충족하는 것입니다. 고객 관점에서 프로세스 상태를 확인할 수 있는데, 현재 안정성은 있지만 역량이 부족한 영역에 있다는 것을 알 수 있습니다. 앞서 실제 SPC 차트에서 확인했던 SPC 신호의 시간 기반 빈도도 확인할 수 있습니다. 이제 역량 이력을 살펴볼 차례입니다. 안정성은 물론 장기 역량과 단기 역량의 차이도 확인할 수 있습니다. 이제 업무에 효율성을 더하기 시작했습니다.
제조 엔지니어로서 저는 관리도부터 시작하고 싶었습니다. 저희 회사에서는 관리도가 라인을 관리하는 데 선호하는 방식이기 때문입니다. 제조 변동이 고객에게 미치는 더 큰 영향을 빠르게 파악하고 싶습니다. 여기서 바로 확인할 수 있습니다.
다시 한번, 탭 테마를 유지하면서 입력에 대해서도 동일한 관점으로 살펴볼 수 있습니다. 최근 프로세스 입력에 훨씬 더 많은 신호가 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 프로세스 입력은 이 축의 왼쪽에 있으며, 시간 경과에 따른 신호 수를 살펴보면서 모든 입력 채널의 프로세스 상태를 확인할 수 있습니다. 이 모든 것이 제조 엔지니어로서 제 하루에 정말 큰 가치를 더하고 있습니다.
SPC 관점에서 이 모든 것을 보았을 때 정말 기뻤습니다. 정말 좋았고, 저는 JMP Live의 열렬한 지지자가 되었습니다. 대부분의 엔지니어가 JMP Live에서 가장 큰 가치를 느낄 것이라고 생각합니다. 시중에 나와 있는 대부분의 도구와 상호작용을 유지할 수 있기 때문입니다. JMP를 자주 사용하는 분, 특히 프로세스 엔지니어이자 JMP 사용자라면 JMP Live의 예측 프로파일러를 이미 좋아하셨을 것입니다.
다행히도 JMP에 있는 시뮬레이터와 결함 시뮬레이션 등을 실제로 사용하고 계실 겁니다. 제가 여기서 한 일은, 분석가와 협력하여 회사 기술 보고서에 있는 풍부한 개발 이력을 수집하고, 제가 보여드린 두께와 거칠기라는 두 가지 출력과 여섯 가지 입력을 연결하는 데 필요한 핵심 전달 함수를 찾아내는 것이었습니다.
회사의 지식 기반에는 이러한 전달 함수가 있습니다. 이제 이 전달 함수를 JMP Live에 대화형 방식으로 가져올 수 있습니다. 여기 프로파일러에 익숙하지 않으시다면, 다중 응답 최적화 상황입니다. 출력을 보면서 연속적인 방식으로 상호 작용하고 이러한 입력에 대한 설정을 관심 영역으로 이동하면 하나의 출력뿐만 아니라 두 입력에 동시에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
여기에는 통계적 불확실성도 있습니다. 이 경우 데이터가 많기 때문에 추정치의 불확실성은 낮습니다. 여기에 제가 추정한 점 추정치 주변에서 볼 수 있는 불확실성 대역이 있는데, 이를 통해 제가 관심 있는 최적화의 불확실성을 파악할 수 있습니다.
특정 비즈니스 제약 조건 때문에 특정 설정을 선호한다면, 프로파일러에 다른 방식으로 들어가서 원하는 설정을 직접 입력할 수 있습니다. 그런 다음 Y축을 살펴보면 결과 출력의 점 추정치와 불확실성 허용 오차를 확인할 수 있습니다.
제조 엔지니어인 저에게는 이 모든 것이 매우 유용합니다. 개발 엔지니어든 데이터 과학자든 모델에 대한 더 많은 정보가 필요하다면, JMP Desktop의 모델링 단계에서 일반적으로 얻을 수 있는 모든 정보를 공유할 수 있습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 저는 이 모든 정보를 JMP Desktop 외부에서 보고 있습니다. 이 모든 것은 JMP Live를 통해 이루어집니다. JMP Desktop을 열 필요도 없습니다. 이제 제가 개발 엔지니어로서 다른 관점에서 팀과 함께 분석한 내용을 공유할 수 있습니다. 비록 제 이야기가 제조 엔지니어링 관점에서 작성되었지만, 다양한 유형의 엔지니어에게 가치를 더하고 있습니다.
개발 엔지니어든 제조 엔지니어든 저에게는 정말 믿을 수 없을 만큼 소중한 가치입니다. 단 몇 분 만에, 어디서든 접속 가능한 웹 포털을 통해 라인의 현재 상태를 확인하는 것부터, 웹 포털을 벗어나거나 다른 도구를 열 필요 없이 시나리오를 최적화하는 것까지 모든 과정을 처리할 수 있게 되었습니다.
이제 JMP Live의 작동 방식에 대해 간략하게 설명드리겠습니다. 앞서 경고에 대해서도 간략하게 설명드렸습니다. JMP 사용자라면 분석 진행 상황에 따라 상황에 맞는 메뉴가 있다는 것을 알고 계실 겁니다. 예를 들어 특정 분석, 예를 들어 SPC 차트에서 데이터를 확인하려고 할 때, 해당 분석을 구성하는 데이터 테이블에 접근할 수 있습니다. 따라서 단순히 시각화만 있는 것이 아닙니다. 웹 포털을 벗어나지 않고도 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
이 차트의 히스토리에 대한 정보를 좀 더 자세히 볼 수도 있습니다. 언제 업데이트되었나요? 누가 업데이트했나요? 누가 접근할 수 있나요? 팀원들과 공유하고 싶은 흥미로운 내용이 있다면 여기에 채팅 히스토리를 남길 수 있도록 댓글을 남길 수도 있습니다. 이 패널에서는 차트를 실제로 만드는 방법을 보여주는데, 업데이트되는 자동 관리도가 될 것입니다.
JMP Live 서버에 데이터를 수동으로 업로드할 수 있습니다. 스크립트를 통해 자동으로 업로드할 수도 있습니다. 스크립트를 사용하려면 JMP 스크립트를 여기에 붙여넣습니다. 그러면 참조 테이블을 만들 수 있습니다. 방화벽이 있거나 새로 고침 스크립트에 특정 자격 증명이 필요한 경우 자격 증명을 할당할 수 있습니다. JMP 추가 기능을 사용하고 JMP 추가 기능이 분석에 포함된 경우 여기에 첨부할 수 있습니다. 그런 다음 새로 고침 일정을 통해 달력 유형 설정과 마찬가지로 데이터를 업데이트할 빈도를 지정할 수 있습니다.
JMP 사용자이시면서 데이터에 접근하고 분석을 확장하고 싶으시다면, 오른쪽에 있는 '열기' 버튼을 클릭하세요. JMP 프로젝트에서 보고 계신 데이터 테이블과 보고서가 열립니다. 데스크톱 JMP 또는 JMP Pro 사용자여야 하지만, 이 기능을 사용하면 모든 기능을 손쉽게 사용할 수 있습니다.
일반적인 사이트 빌더나 웹 기반 도구, 북마크, 공유 기능, 그리고 화면 내에서 게시물을 관리하는 기능이 있습니다. 여기 보시는 것처럼 재생성 스트립이 있는 곳이 있습니다. 스크립팅 자동 업데이트라고 부르는 기능입니다. 바로 여기에 있습니다. 여기서 스크립팅이나 워크플로우 구축에 대해서는 다루지 않겠지만, 스크립팅 전문가가 아니더라도 걱정하지 마세요. 제조 엔지니어인 저에게도 이런 기능은 어렵지 않습니다.
Workflow Builder와 JMP를 사용하면 드롭다운 메뉴를 통해 JMP를 정상적으로 사용할 때 JMP 스크립트가 자동으로 생성되고, 대시보드 빌더를 통해 원하는 시각화를 만들 수도 있습니다. 이 모든 내용은 자동으로 캡처되며, 이 창에 복사하여 붙여넣기만 하면 됩니다. JMP 스크립팅 전문가가 아니더라도 JMP 도구를 정상적으로 사용하면 모든 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
게시는 쉽습니다. 다시 말씀드리지만, 자세히 설명하지는 않겠지만, JMP Desktop의 드롭다운 버튼을 통해 JMP Live에 게시할 수 있습니다. 버튼 몇 번만 클릭하면 원하는 모든 보고서를 작업 공간(JMP Live에서는 포커스 보고서가 있는 포털을 의미)에 게시할 수 있습니다.
JMP Live 데모는 여기까지입니다. 이제 슬라이드로 돌아가서 마무리하겠습니다. 이 간단한 예시를 통해 엔지니어로서 우리가 무엇을 달성하고자 하는지, 약 10가지 엔지니어링 단계에 걸쳐 라인을 최적화하여 데이터를 수집하는 과정을 통해 무엇을 달성하고자 하는지 이해하셨기를 바랍니다. JMP Live를 통해 엔지니어링 성과를 가속화할 수 있습니다. 이제 모든 분석 사용자나 소비자가 JMP 사용자나 전문가가 아니어도 더 큰 조직과 원활하게 분석 결과를 공유할 수 있기 때문입니다.
제 조직에서는 SPC를 수행할 뿐만 아니라 동일한 데이터 세트를 사용하여 통계적 최적화를 통해 더욱 풍부한 데이터 분석을 수행할 수 있는 SPC 플랫폼을 선택함으로써 소프트웨어 확산을 방지할 수 있었습니다. JMP Live 도구를 사용하면 JMP Live를 벗어나지 않고도 통제 불능 상태의 실행 계획과 관련된 일부 관리 작업을 수행할 수 있는데, 이는 정말 놀라운 일입니다.
여기서 멈추겠습니다. 지금까지의 진행 상황과 앞으로 취해야 할 엔지니어링 단계를 다시 한번 말씀드리고, JMP와 JMP Live의 조합은 이 워크플로우의 마지막 단계에서 회사의 엔지니어링 성과를 최적화하는 책임을 맡고 있는 엔지니어들에게 엄청난 역량을 부여한다는 점을 다시 한번 강조하고 싶습니다. 감사합니다.
